報價單第三頁，「AI 智能助理模組」下列三行：Tool Use 整合、Agent 自動化流程、MCP Server 建置，共 NT$68 萬。老闆問：「同一件事拆三次收錢？」不是。這是三層，愈往上愈能替你做事，也愈能闖禍。搞混的下場：付了 Agent 的錢卻拿到問答機器人；或以為買查詢功能，結果它半夜自己寄了 40 封信給客戶。
先用一間餐廳把三個詞排好
LLM 是口條極好的服務生：菜色講得頭頭是道，卻站在原地，什麼都送不進廚房（另篇談過）。Tool Use 是給他一台出單機，他終於能把單子送進廚房。Agent 是讓他自己判斷要不要催單、要不要換一份、何時喊停找經理。MCP 則是所有廚房改用同一種出單接頭，換外場人力公司不必重拉線。
Tool Use／Function Calling：模型敲門，門是你開的
模型查不到你的資料庫。Tool Use（OpenAI 稱 function calling、Anthropic 稱 tool use）是：你用 JSON Schema 告訴模型有哪幾支函式、參數長怎樣，模型判斷用哪支、填什麼值，回吐一段呼叫請求，實際執行的是你自己的程式。模型只是提議，動手的是你的 Laravel。
12 家門市的手搖飲連鎖，店長在 LINE 問「大安店黑糖珍珠剩幾包」，會被翻成 checkInventory(store_id, sku)，由你的程式去 store_inventories 撈 quantity。權限與稽核就長在這層：函式有沒有檢查 store_id 是他管的門市？誰幾點查了什麼，有沒有進 audit_logs？一旦出現 createWorkOrder()、sendEmail()，填錯一個參數就是一張錯工單，寫入型一律要白名單加二次確認。
AI Agent：自己決定跑幾圈的那一層
Agent 是把 Tool Use 包進迴圈：呼叫、看結果、決定下一步、再呼叫，直到它認為完成。零件是規劃、記憶、終止條件。第三個才會出事——服務生自己決定催不催單，好處是不用一句句下指令，壞處是他可能催了七次。
做工業零件的貿易商，客戶丟來 30 項 BOM 詢價。Agent 逐項查 products 庫存、缺的去 supplier_prices 撈價、算稅與運費、寫進 quotations 與 quotation_items、寄草稿給業務。至少四道閘：最大呼叫次數（如 60 次）、token 預算上限、寫入前人工覆核、失敗回滾。
錢要先算。一次任務平均呼叫 8 次、輸入累積 48,000 token、輸出 4,000 token，以 Sonnet 等級 US$3／US$15 每百萬 token 計（官方定價）約 US$0.20、折合 NT$6.5；每月 2,000 次約 NT$13,000。沒設重試上限、平均多跑兩輪，同量就變 NT$39,000／月，你多半第三個月才發現。
MCP：統一接頭，不是統一保全
MCP 是 Anthropic 於 2024 年底開源的協定，把「AI 客戶端如何連上你的工具與資料源」標準化（官方文件、規格）。以前接 Claude 寫一套、接別家再寫一套；現在包成一台 MCP Server，支援 MCP 的客戶端都能接。接頭統一了，廚房沒換。
醫美診所把 appointments、treatment_records 的查詢包成唯讀 MCP Server，欄位先去識別化。櫃檯用 A 產品、行銷部換 B 產品，整合不必重寫。但 MCP 管的是怎麼接，不是誰能接——你把「刪除病歷」掛上去，它照樣會刪。
三個名詞對照表
| 名詞 | 一句話定義 | 類比 | 能自己決定嗎 | 誰負責 | 報價單長相 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tool Use | 模型提議呼叫哪支函式，由你的程式執行 | 打單進出單機 | 只選工具，不決定做不做 | 你的後端 | 「AI 查詢整合」 |
| AI Agent | 自己決定呼叫幾次、何時停 | 自己催單改單 | 會，含重試與放棄 | 設終止條件的人 | 「智能代理／流程編排」 |
| MCP | 各家 AI 同一種方式連上你工具 | 共用的出單接頭 | 不會，只是接頭 | 後面掛的工具 | 「MCP Server 建置」 |
三個常見誤解
- 串了 API 就叫 Agent：沒有迴圈與終止條件只是自動化查詢，該按 Tool Use 收費。
- Agent 越自動越好：自動程度應與「做錯的代價」成反比。查庫存可全自動；發折扣碼、改金額、寄信要留人工關卡。
- 有 MCP 就等於安全：MCP 是傳輸與描述標準，不是權限系統，授權與稽核仍是你的事。
這三個詞怎麼影響報價
- 唯讀 Tool Use（3–5 支工具＋權限＋稽核 log）：NT$12–18 萬，3–4 週
- 加寫入型工具與人工覆核關卡：再加 NT$8–15 萬，2–3 週
- Agent 迴圈（終止條件、成本上限、失敗回滾）：再加 NT$15–25 萬，3–5 週
- 既有工具封裝成 MCP Server：NT$6–12 萬，1–2 週
- token 費另計，先抓 NT$5,000–40,000／月，要求用量儀表板
你該問廠商的 5 個問題
- 只有 Tool Use，還是有 Agent 迴圈？終止條件與最大呼叫次數？
- 哪幾支工具唯讀、哪幾支會寫？寫入型動到哪幾張表？
- 權限檢查寫在提示詞裡還是後端？（正確答案只有後端。）
- token 用量怎麼看？有無單次與每月上限？超過會停嗎？
- 若三年後 MCP 沒人用了，整合要重做多少？
決策自我檢查清單
- ☐ 說得出它讀哪幾張表、寫哪幾張表
- ☐ 寫入型工具都有二次確認或人工覆核
- ☐ 權限檢查在後端，不靠提示詞
- ☐ 工具呼叫進稽核軌跡（人、時間、參數）
- ☐ Agent 有呼叫次數與 token 預算上限
- ☐ 失敗會回滾，不留半筆資料
- ☐ 有每日 token 花費儀表板
- ☐ 合約寫明 token 費誰付、超支怎麼算
- ☐ 有隨時關掉 AI 的開關
常見問題
只做客服查詢，需要 Agent 嗎？
不需要。查訂單、查庫存這類單步任務，Tool Use 就夠，好除錯也便宜。多花 NT$15 萬買一個迴圈做一件事是浪費。
MCP 值得現在導入嗎？
若有兩個以上 AI 客戶端要接同一組資料，值得。只有一個內部系統，先做直接整合、把工具介面設計乾淨，日後補一層不到兩週。
Agent 亂花錢最壞會多壞？
照上面試算，正常每月 NT$13,000 的量，無上限、無限重試雖會撞上 API rate limit，但一天燒掉數萬元完全可能。
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